Resumen

Debido a su importancia en la mejora de procesos, la cuestión de determinar con exactitud cuándo se producen los fallos ha atraído una atención considerable en los últimos años. La mayoría de los estudios relacionados se han centrado en el uso del método del estimador de máxima verosimilitud (MLE) para determinar el fallo en procesos univariantes, en los que la distribución subyacente del proceso debe conocerse de antemano. Además, la mayoría de los estudios se han dedicado a identificar los fallos de los desplazamientos de la media de los procesos. A diferencia de la mayoría de las investigaciones actuales, el presente estudio propone un enfoque eficaz para identificar los fallos de los desplazamientos de la varianza en un proceso multivariante. El mecanismo propuesto comprende el enfoque de análisis de varianza (ANOVA), un clasificador de red neuronal (NN) y una estrategia de identificación. Para demostrar la eficacia de nuestro enfoque propuesto, se lleva a cabo una serie de experimentos simulados, y se abordan los mejores resultados de nuestro enfoque propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:enfoque, fallos, mayoría de estudios relacionados, estimador de máxima verosimilitud, mejores resultados, considerable atención, investigación actual, enfoque eficaz, estrategia de identificación, mayoría de estudios
• Keywords:approach, faults, most related studies, maximum likelihood estimator, best results, considerable attention, current research, effective approach, identification strategy, most studies